Homicide in Chicago from 1890 to 1930: prohibition and its impact on alcohol‐ and non‐alcohol‐related homicides
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the current paper is to examine the impact of the enactment of constitutional prohibition in the United States in 1920 on total homicides, alcohol-related homicides and non-alcohol-related homicides in Chicago. DESIGN: Data are drawn from the Chicago Historical Homicide Project, a data set chronicling 11 018 homicides in Chicago between 1870 and 1930. Interrupted time-series and autoregression integrated moving average (ARIMA) models are employed to examine the impact of prohibition on three separate population-adjusted homicide series. All models control for potential confounding from World War I demobilization and from trend data drawn from Wesley Skogan's Time-Series Data from Chicago. FINDINGS: Total and non-alcohol-related homicide rates increased during prohibition by 21% and 11%, respectively, while alcohol-related homicides remained unchanged. For other covariates, alcohol-related homicides were related negatively to the size of the Chicago police force and positively to police expenditures and to the proportion of the Chicago population aged 21 years and younger. Non-alcohol-related homicides were related positively to police expenditures and negatively to the size of the Chicago police force. CONCLUSIONS: While total and non-alcohol-related homicides in the United States continued to rise during prohibition, a finding consistent with other studies, the rate of alcohol-related homicides remained unchanged. The divergent impact of prohibition on alcohol- and non-alcohol-related homicides is discussed in relation to previous studies of homicide in this era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».